基于SpringBoot和SpringAI框架实践

基于SpringBoot和SpringAI框架实践

以下是基于SpringBoot和SpringAI框架开发智能对话机器人的实用示例，涵盖不同应用场景和技术实现方式：

基础对话功能实现

创建简单的问答机器人，集成SpringAI的基础对话接口，处理用户输入的文本并返回AI生成的回复。

配置SpringAI的API密钥和模型参数，通过RestTemplate或WebClient调用对话接口。

上下文记忆对话

使用Spring的Session机制或数据库存储对话历史，实现多轮上下文关联的智能对话。

集成Redis缓存对话上下文，确保在多实例部署时上下文一致性。

多模态输入处理

处理用户上传的图片、PDF等文件，通过SpringAI的多模态API生成文本回复。

使用Spring的文件上传功能配合MultipartFile接收用户文件。

领域知识问答

基于RAG（检索增强生成）架构，结合Spring Data Elasticsearch实现专业领域问答。

配置向量数据库存储领域知识，通过相似度检索增强AI回复准确性。

情感分析对话

集成NLP情感分析模块，在SpringBoot中实现对用户情绪的判断并调整回复策略。

使用SpringAI的情感分析API或自定义情感分析模型。

多语言支持

通过Spring的国际化机制和AI的多语言能力，实现自动检测和切换对话语言。

配置MessageSource配合AI的翻译接口实现实时语言转换。

语音交互接口

利用Spring WebFlux实现SSE（Server-Sent Events）推送流式响应。

集成语音合成和识别API，构建完整的语音对话系统。

知识图谱问答

将Neo4j图数据库与SpringAI结合，实现基于知识图谱的复杂问答。

使用Spring Data Neo4j存储和查询结构化知识。

实时翻译对话

开发具有实时翻译功能的对话系统，支持不同语言用户间的交流。

结合AI翻译API和WebSocket实现双向实时翻译。

个性化推荐对话

基于用户历史对话数据，使用协同过滤算法提供个性化内容推荐。

集成Spring Data MongoDB存储用户画像和行为数据。

代码生成与解释

开发面向开发者的AI编程助手，支持代码生成、优化和解释功能。

使用SpringAI的代码专用模型并处理特殊符号转义。

数学计算助手

实现能理解自然语言数学问题并给出解答和步骤的智能助手。

集成计算机代数系统（CAS）或调用AI的数学计算API。

日程管理对话

开发能理解自然语言指令的智能日历系统，自动创建和修改日程。

结合Spring的定时任务和Google Calendar API。

电商客服机器人

构建能处理商品咨询、退换货等流程的电商智能客服。

集成订单系统API和FAQ知识库增强回复准确性。

医疗问答助手

开发符合HIPAA规范的医疗信息咨询机器人，提供基础健康建议。

实现敏感信息过滤和医疗数据加密存储。

法律咨询机器人

构建能解答基础法律问题、提供文书模板的智能法律助手。

集成法律条文数据库和案例检索系统。

教育辅导对话

开发能进行个性化教学和题目讲解的智能教育助手。

使用SpringAI的微调功能针对教育内容优化模型。

娱乐聊天机器人

实现具有特定人设的娱乐型聊天机器人，支持角色扮演对话。

通过Prompt工程设计特定角色背景和对话风格。

技术支持助手

构建能诊断技术问题、提供解决方案的IT支持系统。

集成故障知识库和解决方案数据库。

金融理财顾问

开发能提供个性化投资建议的智能理财助手，集成实时金融数据。

实现风险提示和合规性检查机制。

旅游规划助手

构建能理解自然语言需求的智能旅游规划系统。

集成地理信息系统（GIS）和POI数据库。

餐饮推荐机器人

开发基于用户口味和地理位置的美食推荐系统。

结合SpringAI和第三方餐饮平台API。

心理健康支持

实现能进行基础心理疏导的对话系统，提供情绪支持。

集成心理健康知识库和危机干预流程。

新闻摘要对话

开发能根据用户兴趣提供新闻摘要和分析的智能系统。

集成新闻API和自动摘要生成功能。

物联网控制对话

构建能通过自然语言控制智能家居设备的对话系统。

通过Spring Integration连接物联网平台API。

每个示例都需要根据具体需求配置SpringBoot的依赖、创建相应的Controller、Service层，并处理AI API的调用和响应解析。大多数场景需要结合Spring Security实现认证授权，使用Spring Data连接各类数据库，以及通过Spring Cache优化性能。

SpringAI多模态API生成文本回复

以下是通过SpringAI多模态API生成文本回复的实例，涵盖不同场景和功能需求。示例基于实际应用场景设计，可直接用于开发参考或测试。

文本生成示例

1. 客服自动回复
用户咨询订单状态，生成回复：
“您的订单#12345已发货，预计48小时内送达。物流单号可通过‘我的订单’查询。”

2. 天气信息摘要
输入气象数据，生成自然语言描述：
“今日北京晴转多云，气温15-22°C，南风3级，建议穿薄外套出行。”

3. 新闻标题生成
根据新闻正文生成标题：
“全球可再生能源投资2023年同比增长40%，创历史新高”

4. 商品推荐话术
基于用户浏览记录生成：
“您最近浏览的无线耳机已降价10%，搭配会员券可再享8折优惠。”

5. 错误提示优化
将代码错误转为友好提示：
“登录失败：密码错误次数超限。请15分钟后重试或联系客服重置。”

多模态混合示例

6. 图片描述生成
输入一张海滩照片，输出文本：
“夕阳下的金色沙滩，海浪轻拍岸边，远处有三把彩色遮阳伞。”

7. 视频内容摘要
对会议录像生成文字摘要：
“产品发布会重点：Q4将推出AI助手2.0版本，支持实时翻译和智能日程管理。”

8. 语音转文本润色
原始语音转写：“我觉得…那个…方案可能不够好”
优化后：“当前方案存在改进空间，建议进一步优化。”

交互式场景示例

9. 多轮对话回复
用户问：“推荐周末活动？”
生成回复：“适合周末的活动：1) 奥森公园骑行 2) 国家博物馆新展 3) 798艺术区市集。”

10. 表单填写辅助
检测用户输入不完整时提示：
“‘收货地址’缺少门牌号，请补充完整以确保包裹准确送达。”

技术实现示例（代码片段）

11. 调用API的Java示例

String prompt = "生成一篇关于碳中和的200字科普";  
String response = springAiClient.generateText(prompt, Model.GPT_4);

12. 动态参数示例

response = springai.multimodal_generate(prompt="描述这张图片的情感基调",image_url="https://example.com/photo.jpg",temperature=0.7
)

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领域特定示例

13. 医疗报告解读
输入检验数据，生成患者可读文本：
“您的血红蛋白值为13.2g/dL，处于正常范围（12-16g/dL）。”

14. 法律条款摘要
合同条款简化：
“原条款：甲方需在30个工作日内… → 简化：您需在1个月内完成付款。”

15. 教育题目解析
数学题步骤拆解：
“解方程2x+5=15：1) 两边减5得2x=10 2) 除以2得x=5”

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创意内容示例

16. 诗歌生成
主题“春天”：
“新绿破土细雨间，燕尾剪开二月天。”

17. 广告文案
产品：咖啡机
“清晨第一缕香气，唤醒你的专属咖啡时光。”

18. 故事开头
奇幻设定：
“当钟楼的指针第三次停在午夜，艾琳发现街道上的影子开始自主移动…”

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